Personalizar a experiência do cliente, detectar atividades fraudulentas, otimizar cadeias de suprimentos na fabricação e acelerar a descoberta e os testes de medicamentos. O ponto comum em todos esses esforços é a análise avançada de dados. E qual seria a melhor forma de lidar com essa séria de informações que precisam ser extraídas de diferentes canais? A resposta é usar a metodologia DataOps.
É isso mesmo, à medida que o volume de dados cresce exponencialmente em diversos setores, a prática de DataOps surge como uma solução estratégica indispensável para otimizar processos, aumentar a eficiência e garantir a qualidade no gerenciamento de informações.
Neste artigo, exploraremos como os DataOps é essencial para o crescimento de negócios em diversos setores, ferramentas que auxiliam a prática e a visão de futuro dessa metodologia ágil.
Casos de Uso de DataOps
O DataOps tem um papel crucial em diversos setores, ajudando a otimizar processos e aumentar a eficiência a partir do gerenciamento de dados. Quer ver só alguns exemplos práticos de como ele é usado em diversas indústrias?
No setor bancário, por exemplo, ele é fundamental para que as instituições compreendam melhor o comportamento, as necessidades e as preferências dos clientes, permitindo uma personalização inteligente de ofertas. Isso resulta em maior satisfação e fidelidade dos clientes, além de gerar oportunidades de vendas cruzadas e up-selling.
Além disso, o DataOps, aliado à inteligência artificial, auxilia os bancos na detecção de fraudes ao identificar padrões anômalos de comportamento, utilizando biometria comportamental e análise em tempo real para identificar transações de alto risco. Outro benefício é o uso de modelos preditivos para prever tendências fraudulentas e sugerir contramedidas adequadas.
Já no setor de saúde, essa metodologia ágil de gestão de dados melhora a eficiência ao lidar com grandes volumes de dados dos pacientes, integrando-os e padronizando-os para evitar a perda de informações críticas, como dados de faturamento, o que pode resultar em atrasos no fluxo de caixa ou perda de reembolsos.
Um dos melhores exemplos de por que as empresas de saúde exigem um sistema de gerenciamento de dados preditivo e prescritivo é o surto de Covid-19 e os problemas que surgiram com ele.
Modelos preditivos foram utilizados para estimar o número de pacientes que precisariam de internação e ventilação mecânica. Isso permitiu que hospitais aumentassem sua capacidade e preparassem leitos de UTI de forma antecipada, evitando sobrecargas que poderiam levar a colapsos no sistema de saúde. O uso de dados em tempo real ajudou também a otimizar a distribuição de medicamentos, oxigênio, EPIs (equipamentos de proteção individual) e vacinas, garantindo que eles chegassem aos locais mais necessitados. Isso foi especialmente importante quando houve escassez global desses insumos.
Na manufatura, o Industrial DataOps, como é conhecido o modelo de gestão de dados ágil, é uma solução estratégica para lidar com a convergência de diversas operações de tecnologia, facilitando a colaboração entre equipes e eliminando silos de dados.
Ao simplificar a complexidade de dados de sensores, PLCs e outros sistemas industriais, por exemplo, o Industrial DataOps, permite uma tomada de decisão mais ágil e baseada em dados, além de acelerar o tempo de resposta às mudanças de mercado e ineficiências operacionais.
Para o varejo o uso dessa metodologia ágil de dados também é de grande relevância. O DataOps permite uma compreensão profunda do comportamento do consumidor, o que é vital para personalizar as ofertas e melhorar a experiência do cliente. A análise em tempo real dos dados de transações e preferências de compra pode ser usada para identificar oportunidades de vendas cruzadas e otimizar o estoque, além de prever tendências de consumo e ajustar a cadeia de suprimentos de acordo.
Ferramentas de DataOps: como escolhê-las e as principais do mercado
Para escolher uma ferramenta de DataOps adequada, é importante considerar diversos aspectos que influenciam diretamente a eficácia e a produtividade da equipe. O foco deve ser em como a ferramenta pode atender aos requisitos da equipe e da organização, melhorar a gestão de dados e otimizar o desempenho dos fluxos de trabalho. Veja a seguir alguns fatores que devem ser considerados:
- Integração de dados: a ferramenta deve se conectar facilmente às fontes e destinos de dados necessários. Verifique se ela oferece suporte para múltiplos formatos de dados e integrações com sistemas que sua organização já utiliza;
- Governança de dados: priorize ferramentas que possuam recursos robustos para controlar a propriedade dos dados, rastrear permissões de acesso e documentar a linhagem de dados. Isso garante que os dados estejam seguros e sejam auditáveis;
- Gerenciamento de dados: a ferramenta deve permitir a catalogação de dados e o gerenciamento eficiente de metadados, facilitando a organização e o rastreamento da informação;
- Orquestração de dados: opte por uma ferramenta que automatize e gerencie fluxos de trabalho complexos, garantindo que processos sejam executados de maneira ordenada e eficiente, com pouca intervenção manual;
- Observabilidade: uma boa ferramenta de DataOps oferece monitoramento em tempo real e insights sobre a integridade e o desempenho dos pipelines de dados, facilitando a identificação e resolução de problemas rapidamente;
- Escalabilidade: avalie se a ferramenta pode crescer com suas necessidades, especialmente se sua organização lida com volumes crescentes de dados ou se expande para novos mercados e produtos.
- Custo: considere o valor que a ferramenta agrega versus o investimento financeiro necessário. Compare opções de ferramentas SaaS/PaaS e ferramentas de código aberto para equilibrar custos e funcionalidades.
- Requisitos de negócios: a ferramenta deve ser capaz de resolver os desafios específicos do seu negócio, seja melhorando o tempo de resposta no lançamento de novos produtos, oferecendo mais segurança no gerenciamento de dados ou acelerando processos.
Com isso em mente, é hora de olhar para algumas ferramentas que o mercado já consagrou a eficácia:
- Apache Airflow: ferramenta open-source de orquestração de workflows, usada para gerenciar e agendar pipelines complexos de dados;
- Apache Nifi: para automação e integração de fluxo de dados, permitindo o movimento e a transformação de dados entre sistemas de forma visual;
- Apache Kafka: plataforma de streaming distribuída usada para construir pipelines de dados em tempo real e sistemas de mensageria;
- Snowflake: data warehouse baseado em nuvem que permite armazenamento e análise de grandes volumes de dados com alta escalabilidade e flexibilidade;
- Datadog: plataforma de monitoramento e análise que fornece observabilidade sobre sistemas e pipelines de dados;
- Prometheus: sistema de monitoramento open-source para coletar métricas e alertar sobre falhas em pipelines de dados;
- DVC (Data Version Control): ferramenta que permite o versionamento de dados e modelos de machine learning de forma similar ao Git, permitindo reprodutibilidade e colaboração nos dados.
Futuro do DataOps: tendências e investimentos
Vale lembrar que o mercado de plataformas DataOps está em rápida expansão, com um crescimento projetado de US$ 4,02 bilhões em 2023 para US$ 16,22 bilhões até 2031, impulsionado por uma taxa de crescimento anual de 22,5%, de 2024 até 2031.
Esse crescimento reflete o impacto de avanços tecnológicos e o aumento da demanda por soluções de gerenciamento de dados mais eficientes, especialmente em resposta ao surgimento de tecnologias emergentes, como Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML). As plataformas DataOps estão desempenhando um papel essencial na gestão dos volumes de dados gerados por esses fluxos de trabalho, simplificando processos complexos, desde a aquisição de dados até a distribuição de modelos.
A computação de ponta também está desempenhando um papel transformador nas plataformas DataOps, permitindo que decisões sejam tomadas em tempo real. Com essa rápida evolução, é esperado que até 2025 as equipes de engenharia de dados que adotam práticas de DataOps sejam até 10 vezes mais produtivas que aquelas que não as utilizam, segundo estimativas do Gartner.
Além disso, uma pesquisa da Ventana Research prevê que, até o mesmo ano, metade das organizações adotarão uma abordagem DataOps em seus processos de engenharia de dados, permitindo uma maior flexibilidade e agilidade. Há ainda uma previsão do aumento do volume de dados em tempo real, previsto para crescer de 25 zettabytes em 2023 para 51 zettabytes até 2025.
DataOps as a service
De olho nas projeções de DataOps, uma tendência emergente é o “DataOps as a service”, que permite que empresas otimizem o gerenciamento de dados por meio de ferramentas baseadas em nuvem, sem a necessidade de grandes investimentos em infraestrutura. Essa abordagem flexível e econômica atende à crescente demanda por soluções escaláveis e sob demanda, facilitando a adoção do DataOps.
Além disso, a convergência de DataOps com MLOps e DevOps está criando uma abordagem mais integrada para processos operacionais, garantindo fluxos de trabalho eficientes em toda a engenharia de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento de software.
O futuro do DataOps também está intrinsecamente ligado ao crescimento de Big Data e da Internet das Coisas (IoT), tecnologias que continuarão a impactar significativamente o campo da engenharia de dados. A combinação de warehouses e data lakes, por exemplo, torna-se crucial para armazenar e gerenciar grandes volumes de dados, complementando-se para atender às necessidades crescentes de processamento e análise de dados em ambientes cada vez mais complexos e conectados.
